조직 공학에서 중간 크기의 저속, 다차원 데이터를 효율적으로 관리하는 데이터베이스
November 22nd, 2019
•Alexander R. Ochs1,2, Mehrsa Mehrabi1,2, Danielle Becker1,2, Mira N. Asad1,2, Jing Zhao1,2, Michael V. Zaragoza3,4, Anna Grosberg1,2,5,6,7
1Department of Biomedical Engineering, University of California, Irvine, 2The Edwards Lifesciences Center for Advanced Cardiovascular Technology, University of California, Irvine, 3Pediatrics-Genetics & Genomics Division-School of Medicine, University of California, Irvine, 4Biological Chemistry-School of Medicine, University of California, Irvine, 5Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of California, Irvine, 6Center for Complex Biological Systems, University of California, Irvine, 7The NSF-Simons Center for Multiscale Cell Fate Research (CMCF), University of California, Irvine
많은 연구자들은 스프레드시트가 아닌 데이터베이스로 보다 효율적으로 관리할 수 있는 "중간 크기", 저속 및 다차원 데이터를 생성합니다. 여기서는 다차원 데이터 시각화, 관계형 데이터베이스 구조의 테이블 연결, 반자동 데이터 파이프라인 매핑, 데이터베이스 사용 등 데이터베이스의 개념적 개요를 제공하여 데이터 의미를 설명합니다.
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